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2015/09/02 臺灣氣候變遷推估與資訊電子報002期 8233 點閱人次
封面故事

作者:TCCIP計畫辦公室

TCCIP官網資源介紹:IPCC 第五次評估報告 第一工作小組 – 物理科學基礎- 給決策者摘要完整翻譯

過去這兩年,聯合國政府間氣候變化專業委員會IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change )陸續公布了第五次氣候變遷評估報告(Assessment Report, AR5)的相關內容,其中第一工作小組(WG I)的報告是有關氣候變遷科學的觀測和推估的物理基礎,於 2013年9月首先對外正式公布。AR5的報告科學數據主要是根據世界各氣候中心分析運用最新的第五階段耦合模是對比計畫氣候模式(一般簡稱CMIP5,Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)進行未來氣候變遷的推估模擬。

    TCCIP 計畫因應IPCC公布的最新報告,一方面立即著手分析CMIP5資料以及進行CMIP5全球模式資料降尺度至臺灣的相關工作,另一方面該年12月舉辦AR5 WGI的導讀講座,並由團隊出版這本AR5報告的決策者摘要(SPM)的中文翻譯,希望讓國內學界與決策者即時了解並因應最新國際趨勢。

IPCC評估報告的重要性

IPCC是由世界氣象組織和聯合國環境規劃署於1988年共同創建的一個政府間機構,主要任務是對氣候變化的科學現狀、對社會、經濟的潛在影響,以及適應和減緩氣候變化的可能對策進行評估。此委員會每5到6年公布一份評估報告,將這段期間科學界對氣候變遷的研究成果做統整,旨為透過提供多數科學家認可的科學數據,提醒決策者正視氣候變遷對世界的影響及其可能的因應之道。

    此次介紹的IPCC AR5 WGI(第一工作小組第五次評估報告)報告的特色,整理如下:

  1. 當今最新數據: 綜整全球一千多位各領域科學家的研究成果,匯集最新的氣候變遷證據,包括對氣候系統的觀測、古氣候的研究文獻、氣候過程的研究與氣候模式的模擬結果。
  2. 全球科學家的研究成果集大成,通過嚴謹的科學方法所得之數據,綜合不同研究領域的共識,從物理至社會經濟層面的全面評估結果。
  3. 各國政府所認可之官方資料: 通過嚴格的3個審核階段,第一階段由科學家們提出研究結論,第二階段各國政府代表加入審核過程並提出政策結論,第三階段各國政府代表將本報告以逐字審查方式做最終確認並背書。透過這樣的方式讓這份報告得以實際被各國政府所採納。

本報告教你從物理科學基礎去理解氣候如何變遷

對於想要理解氣候變遷的成因、過程以及未來可能發展的讀者而言,從第一工作小組的這本報告入門是最全面的。本報告依循最簡單的科學研究邏輯帶領讀者去理解氣候變遷,並提供具體的數據例如溫度上升幅度、冰雪覆蓋面積變化等)與政策

Step 1

HOW

怎麼知道氣候改變?

從自然環境的兩大要素來看,氣候變化最明顯表現在大氣與海洋的溫度以及降雨型態的改變,溫度與降雨型態一旦極端化,就會連結到極端天氣事件的發生頻率增加。 報告內將已觀測到的變化用大氣、 海洋、 冰雪圈與海平面做分類。

Step2

WHY

甚麼改變了氣候?

氣候變遷的驅動因素除了自然的驅動力如火山活動、太陽活動,更重要的是取得明確且具體的證據顯示人為活動對氣候的影響已大幅增加,甚至超越自然因素。

Step3

WHAT

人類用甚麼方式研究氣候變遷?

詳述目前科學研究的方式與限制,氣候模式發展速度與日俱進,相較於第四次評估報告(AR4),對極端天氣和氣候事件的評估能力已有顯著進步。

Step4

WILL

未來氣候會如何?

全球與區域性的推估結果

本報告的兩大突破

  1. 採用新的溫室氣體排放量(RCP: 詳情請參考電子報第一期名詞小櫥窗)設定未來的排放情境,有助於了解人類活動對氣候的影響程度
  2. 透過對氣候模式的大幅修正,得以對氣候變遷歸因為人為影響提出具高度信心程度( High Confidence) 的證據。

圖(a) CMIP5多模式模擬1950至2100年間的溫度變化(紫色區間代表RCP2.6, 紅色區間代表RCP 8.5),與1986-2005年的觀測值相比,全球年平均地表溫度的變化。

報告結論:

  溫室氣體排放量的持續增加將導致進一步的暖化 (圖a),進而影響全球水循環的變化呈現不平均的狀況,乾濕季之間的降雨量變化差異將持續擴大,海洋溫度持續上升,熱量將從海表穿透置身海,影響海洋環流。北極海冰覆蓋面積持續退縮,海平面持續上升,而海洋對碳的吸收也將導致海洋持續酸化。

TCCIP團隊除了完成SPM的翻譯外,也綜整了幾點重要的結論提供外界了解本報告的重要內容:

觀測部分

  1. 與氣候變遷第四次評估報告相比,觀測資料較多,模式有明顯改進。2007年以後的新的研究,更加確認暖化的狀況持續發生以及人為因素對20世紀中以來暖化的影響。
  2. 由新的觀測資料,確認海洋熱容量的明顯增加,人為溫室效應增加的能量主要儲存於海洋中。
  3. 檢視過去10幾年觀測到的暖化趨勢減緩現象,發現應是受到自然變異的影響,但是判斷暖化趨勢需長期的觀察,不能僅依據短時期資料論斷。
  4. 新觀測資料顯示,海表層下700公尺以內的水溫上升,氣候系統增加的能量有60%儲存在海表層下700公尺以內的海洋。
  5. 極端雨量與颱風變化趨勢與第四次評估報告的看法相當:全球一致性的變化趨勢比較不確定(信心程度低),而且區域性明顯。對於人為影響程度的判斷,信心度不高。
  6. 北極海與北半球陸地的冰雪量都減少,南極洲陸地的冰量也減少,但是南極洲周圍為的海冰有些微增加。
  7. 人為溫室效應(相對於1750年)的估計,較第四次評估報告的估計增加40%,而且從1950年代至今有持續加強的趨勢。
  8. 特別強調人為溫室氣體排放造成海洋酸化的現象。

 

未來推估

  1. 第五次評估報告採用四種代表濃度路徑(Representative Concentration Path): RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0與RCP8.5,分別代表在21世紀末,人為溫室效應為2.6、4.5、6.0與8.5瓦/平方公尺,二氧化碳濃度則分別為421、538、670與936 ppm。
  2. 第五次評估報告根據四種情境推估的21世紀末暖化程度在平均值方面為攝氏1.0-3.7℃,上下限為0.3-4.8℃,略小於第四次評估報告的1.8-4.0℃與1.1-6.4℃。但是第五次評估報告四種情境與第四次評估報告採用的多種情境不太一樣,因此不能詮釋為第五次評估報告推估的暖化程度較弱。另外,第五次評估報告所用的模式加入許多新的物理過程,也可能造成前後推估的差異。
  3. IPCC利用新的情境針對超越2℃門檻的可能性進行評估。21世紀末增溫2℃的推估,除了RCP2.6情境(減緩路徑,最低的人為溫室氣體排放量情境,未來數年溫室氣體排放些微增加,在2020年後迅速降低)之外,其他RCP情境溫度推估超過2℃的機率很大。第五次評估報告明確提出需要更積極降低溫室氣體排放量,以降低暖化程度。
  4. 降雨推估顯示乾濕區以及乾濕季降雨量對比越來越強,但有些地區例外。
  5. 對極端事件(如熱浪、豪雨、乾旱、極端高海面高度事件等)與第四次評估報告結果大致相同,在溫度與海平面部分的推估都有”非常可能”到”幾乎確定”的信心。對乾旱變強與變長部分,信心度較低,為”可能”。對於強颱活躍度增強部分,信心度不高,為”比較可能”。
  6. 雖然依據第五次評估報告,情境推估的暖化程度低於第四次評估報告,海平面上升的推估值(上下限0.26-0.82公尺)卻略微高於第四次評估報告的推估值(0.18-0.59公尺)。
  7. 第五次評估報告評估利用地球工程手段減緩暖化的可行性,發現可能會有不良的副作用,甚至可能造成全球性的長期影響。
  8. 不管哪種情境,暖化程度與人為溫室氣體累積總排放量成正比,任何的減排措施都有助於減緩暖化程度。

      IPCC 第五次評估報告提供的是不同情境假設下的推估結果,不能將之當成21世紀末的氣候預測。不同的情境下,推估結果差異很大。情境推估相當於對地球氣候在21世紀末的「落點分析」,其結果是作為風險評估之用。採取減緩路徑情境,氣候暖化與可能的氣候變遷程度較低,對地球環境衝擊較小;採取高排放情境(如RCP8.5),則氣候暖化程度高,可能的氣候變遷的衝擊也較為顯著。

延伸閱讀:

IPCC WGI 原文報告與網站

AR5 WGI 決策者摘要中文翻譯版下載

TCCIP計畫針對AR5 WGI報告的簡介專頁

TCCIP計畫舉辦的 AR5 WGI報告的專題講座網頁(點選 IPCC AR5導讀講座)

常問問題
Q : 氣象觀測資料變遷趨勢的「距平」所代表的意思?

「距平」(Anomaly)是用來看觀測值跟氣候值得差異,以利分析觀測資料是否偏高或是偏低,計算的方法是(觀測值-氣候值),氣候值則是計算過去一段時間的平均值,TCCIP網站溫度是1961~1990年的平均值,雨量、濕度、風速是1981~2000年平均值,溫度與其他參數的氣候值時間不同是因為參考IPCC AR5對溫度距平的計算方式,另外在網站上測站資料的圖表上方都會標示該測站的氣候值當作參考。

如下圖,2006年臺北測站年平均溫的距平值是1.36度,表示當年實際的年平均溫是22.45(平均溫氣候值)+1.36=23.81度

Q : 氣象觀測資料變遷趨勢的同一年溫度的最高溫距平怎麼會低於最低溫?

由於距平的資料是呈現與氣候值的差距,是相對的值,因此若最高溫距平低於最低溫距平,也就是說當年的最高溫和氣候值的差距沒有最低溫和氣候值得差距來得大。

如下圖,1977年之後。臺北測站的最高溫距平都低於最低溫,例如1995年的最高溫的距平是-0.69度,最低溫的距平是0.26度,代表的是相對於氣候值來說最高溫低於氣候值0.69度,最低溫則是高於氣候值0.26度,所以在圖上會看起來最低溫比最高溫高,但是實際上年平均最高溫26.58度仍是比年平均最低溫19.45度高。

名詞小櫥窗
什麼是降尺度(downscaling)?

好比是我們從地球上方鳥瞰臺灣,當你站高一點時(upscaling),見到的是臺灣四周的大範圍輪廓。但如果站低一點(downscaling),就可以清楚發現山脈以及海岸地形,降尺度(downscaling)就是在做這件事。由於現今科學上的限制,研究長期氣候變遷所分析的全球模式資料,多數的空間解析度都還是只有2.5°×2.5°(大概一個網格點約200到300公里)。但臺灣為海島型國家,空間橫跨範圍東-西向約150公里、南-北向約400公里,在全球模式中只有用到2-4個網格點呈現,若想要在模式中看到山脈、流域、縣市範圍的溫度或降雨分佈則需要更高解析度資訊(圖1)。目前處理這方面的問題有2種方式,統計(statistical)與動力(dynamic)降尺度,統計方法可運用最小的計算資源產生模式資料,但相對需要一筆高空間解析度的觀測資料才可產製;而以大氣物理學為基礎的動力方法,則需耗費大量的運算資源,但同時可提供高密度的空間與時序變化資訊且較具有完整的氣象變數以滿足不同領域的需求,這部份特性是統計降尺無法取代。

圖1 不同解析度呈現的未來降雨變化率。由300km解析度2.5°×2.5°(ORG)-->25km×25km-->5km×5km所能呈現的空間分布。

延伸閱讀:

為什麼降尺度不是越細越好?

TCCIP最新消息
資料服務介紹

TCCIP團隊為提供研究人員、政府單位進行氣候變遷相關研究,提供台灣過去及未來推估的網格化資料。目前提供的資料包括過去觀測網格化資料、未來推估(統計&動力)降尺度資料及臺灣月降雨指數,各項資料時段、解析度及提供參數項目如下:

  1. 過去觀測網格化資料:1960~2012年全台5公里解析度月降雨、平均溫度、最高溫及最低溫網格資料。
  2. 推估(統計降尺度資料):IPCC AR4 & AR5大氣海洋環流模式5公里解析度推估未來2020~2100年月溫度、雨量資料。
  3. 推估(動力降尺度資料):WRF 5公里動力降尺度推估(使用AR4資料),未來2010~2100年前20名颱風事件時雨量。
  4. 臺灣月降雨指數(TRI):1901~2000年及1885~2010年測站月降雨指數時序。

若需申請資料,請至TCCIP資料申請平台申請資料,請注意申請資料須註冊帳號,並填寫研究計畫名稱、編號、計畫主持人等資訊始可申請資料。

氣候變遷新聞
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